Los datos e información representan hoy los activos más valiosos para las empresas. Por esta razón, la Inteligencia Empresarial o Business Intelligence (BI) ha ganado popularidad en los últimos años, convirtiéndose en un elemento clave para el crecimiento de los negocios.
Con la inteligencia empresarial, las empresas están transformando información en conocimiento útil para la toma de decisiones informadas sobre su presente y futuro. No obstante, las tendencias están cambiando constantemente y nuevas herramientas surgen día con día debido a la evolución de la tecnología.
En este artículo, hablaremos sobre la inteligencia empresarial, su importancia en el mundo de los negocios actual y futuro, y cuáles son las tecnologías BI en tendencia que están beneficiando a distintos sectores a nivel mundial.
Business Intelligence, también conocida como Inteligencia Empresarial o simplemente BI, se refiere a un conjunto de estrategias y tecnologías que las empresas utilizan para analizar información de negocio y transformarla en insights accionables.
Un software de inteligencia empresarial accede y analiza conjuntos de datos, presentando los hallazgos analíticos en una variedad de formatos que proporcionan a los usuarios una inteligencia detallada sobre el estado de la empresa.
Los insights accionables proporcionados por la BI se aprovechan mediante diversas herramientas de inteligencia empresarial, como:
Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA) son términos frecuentemente considerados sinónimos, pero existen diferencias clave entre ambos que son esenciales para comprender su uso en el contexto empresarial:
En la práctica, ambos campos se complementan: los insights de BA pueden informar y enriquecer los procesos de BI, y juntos, forman un robusto marco analítico para las empresas.
La inteligencia de negocios o BI es crucial en el mundo empresarial por ofrecer ventajas competitivas. Aquí exploramos seis razones principales por las cuales las empresas están implementando BI:
La inteligencia empresarial del pasado, conocida como BI tradicional, originalmente dependía de los departamentos de TI para gestionar y procesar todos los datos corporativos, a través del siguiente procedimiento:
Utilizando el modelo de Extract, Transform, Load (ETL), se combinaban datos de múltiples sistemas hacia una base de datos única o un almacén de datos para su almacenamiento o análisis.
Una vez almacenados, los datos eran normalizados, eliminando redundancias y duplicaciones para facilitar la realización de consultas y la recuperación de información para informes.
Los especialistas de TI realizaban estas consultas y entregaban informes estáticos a los propietarios de negocios, un proceso que podía extenderse días o semanas debido a la dependencia del personal de TI especializado.
Las respuestas obtenidas frecuentemente generaban nuevas preguntas, repitiendo el mismo proceso ineficiente y prolongado.
Aunque el BI tradicional sigue usándose para informes periódicos, ha quedado algo obsoleto frente a la inteligencia empresarial moderna, más interactiva y accesible.
Ahora, usuarios de distintos niveles pueden personalizar dashboards, generar informes instantáneos y visualizar datos, gracias a los avances en el análisis y manejo de datos. Y con la introducción reciente de la inteligencia artificial, así como nuevas herramientas en tendencia, los procesos se vuelven mucho más eficientes.
La forma en que analizamos, interpretamos y convertimos los datos está evolucionando día a día con la aparición de nuevas tecnologías. A continuación, presentamos las tendencias actuales que están rigiendo la Inteligencia Empresarial:
En la inteligencia empresarial moderna se incluye el Big Data, que se refiere a las grandes cantidades de datos procedentes de negocios como transacciones de clientes, interacciones en redes sociales y actividad de sitios web, entre otras fuentes.
Estos datos, tanto estructurados como no estructurados, son utilizados por las empresas que buscan discernir patrones y tendencias ocultas, proporcionando una base sólida para decisiones informadas.
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La IA está transformando la inteligencia empresarial (BI) al aplicar algoritmos de aprendizaje automático (ML) para procesar grandes conjuntos de datos.
Esta tecnología automatiza el análisis, revelando tendencias ocultas y mejorando las plataformas de BI mediante la generación automática de informes y la detección de indicadores clave de rendimiento.
Según un reporte publicado por Gitnux, aproximadamente el 97.2% de las organizaciones invierten en AI y Big Data para mejorar sus capacidades de BI.
Impulsado por la IA, el análisis predictivo en BI permite a las empresas anticipar tendencias futuras, comportamientos de clientes y condiciones del mercado basándose en datos históricos. Casi el 44% de las empresas ya utilizan análisis predictivos para profundizar en sus insights, según datos de Gitnux.
Las herramientas de BI con IA ofrecen capacidades avanzadas de visualización de datos, permitiendo a los usuarios explorar y comprender grandes volúmenes de información a través de gráficos interactivos, mapas y dashboards.
Integrado frecuentemente en las herramientas de BI basadas en IA, el NLP permite a los usuarios formular preguntas en su lenguaje natural y obtener respuestas directas, simplificando la interacción con sistemas complejos y haciendo que los datos sean accesibles a un público más amplio sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
Los datos están en todas partes, por lo que se ha aprovechado de la inteligencia empresarial para transformar diversos sectores a múltiples escalas.
Algunos ejemplos destacados son:
El volumen de datos a nivel mundial está creciendo a una tasa anual estimada del 187%, lo que representa una oportunidad crucial para las empresas que buscan optimizar procesos, aumentar la eficiencia de recursos y, sobre todo, mantener su competitividad utilizando las herramientas y metodologías de análisis correctas.
No obstante, tanto la inteligencia empresarial como Business Analytics requieren de conocimientos técnicos profundos y especializados para garantizar una interpretación correcta y evitar errores en las empresas modernas.
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